パンダを使用して、時間サンプルでdf1のインデックスを作成しました。
data = '''\
time flags input
8228835.0 53153.0 32768.0
8228837.0 53153.0 32768.0
8228839.0 53153.0 32768.0
8228841.0 53153.0 32768.0
8228843.0 61345.0 32768.0'''
fileobj = pd.compat.StringIO(data)
df1 = pd.read_csv(fileobj, sep='\s+', index_col='time')
df2は、「チェック」の状態がTrueである範囲を定義するために、開始と終了の時間範囲を示します。
data = '''\
check start end
20536 True 8228837 8228993
20576 True 8232747 8232869
20554 True 8230621 8230761
20520 True 8227351 8227507
20480 True 8223549 8223669
20471 True 8221391 8221553'''
fileobj = pd.compat.StringIO(data)
df2 = pd.read_csv(fileobj, sep='\s+')
私がする必要があるのは、df1に「check」の列を追加し、df2で定義された実際の時間範囲にTrueの値を入力することです。他のすべてはFalseである必要があります。結果の例は次のようになります。
flags input check
time
8228835.0 53153.0 32768.0 False
8228837.0 53153.0 32768.0 True
8228839.0 53153.0 32768.0 True
8228841.0 53153.0 32768.0 True
8228843.0 61345.0 32768.0 True
....
8228994.0. 12424.0. 32768.0. False
あなたは、リストまたは範囲を作成し、次に使用することができますpd.Index.isinとitertools.chain：
from itertools import chain
df2 = df2[df2['check']]
ranges = map(range, df2['start'], df2['end'])
df1['check'] = df1.index.isin(chain.from_iterable(ranges))
print(df1)
flags input check
time
8228835.0 53153.0 32768.0 False
8228837.0 53153.0 32768.0 True
8228839.0 53153.0 32768.0 True
8228841.0 53153.0 32768.0 True
8228843.0 61345.0 32768.0 True
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